Курс на Stepik
Обложка курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт» на Stepik
2 490 ₽

BI аналитик/Data engineer: быстрый старт 4.982

Открыть на
STEPIK.ORG

Ускоренный путь в BI/Data Engineering. За 5,5 часов практики вы освоите ключевые технологии (Docker, Airflow, ClickHouse, DataLens, Superset) и построите полный цикл обработки данных - от извлечения до визуализации. Курс сфокусирован на реальных задачах: никакой воды, только применимые на практике знания. Финальный проект станет отличным кейсом в вашем профессиональном портфолио.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Учеников на курсе 890
Сертификаты, выданные на курсе «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Сертификатов выдано 288
Отзывы о курсе «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Отзывов получено 57
Рейтинг курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Рейтинг курса 4.982
Уроки в курсе «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Количество уроков 29
Тесты в курсе «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Количество квизов 57
Время прохождения курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Время прохождения курса
Стоимость курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Стоимость курса 2 490 ₽
Обновления курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Обновления курса
Дата публикации курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «BI аналитик/Data engineer: быстрый старт»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Развернёте профессиональный стек технологий (Docker, ClickHouse, Airflow, DataLens, Superset)
  • Частично затронем администрирование ClickHouse
  • Изучим DataLens
  • Изучим Superset
  • Разработаем реальный дашборд (отчёт)
  • Разработаем миниатюрное DWH (хранилище данных)
  • Изучим наилучшие практики составления отчётов
  • Узнаете лучшие практики и скрытые ловушки в BI-разработке
  • Изучим Apache Airflow
  • Научимся парсить источники данных
  • Организуем ETL-процесс и full data pipeline (от извлечения данных до дашборда)

О курсе

Ускоренный путь в BI/Data Engineering. За 5,5 часов практики вы освоите ключевые технологии (Docker, Airflow, ClickHouse, DataLens, Superset) и построите полный цикл обработки данных - от извлечения до визуализации. Курс сфокусирован на реальных задачах: никакой воды, только применимые на практике знания. Финальный проект станет отличным кейсом в вашем профессиональном портфолио.

Для кого этот курс

Данный курс предназначен для всех, кто так или иначе работает / планирует работать с данными.

Начальные требования

Для успешного прохождения курса необходимо:

  • Знание Docker, либо быть готовым повторить всё за преподавателем
  • Знания SQL обязательно (select, where, group by, having, order by, join и т.д.). Вы умеете писать SQL-запросы. Вы понимаете, что такое база данных, и что различных систем управления базой данных (СУБД) очень много (Postgres, ClickHouse, MySQL и т.д.). Вы готовы работать с SQL, так как в курсе очень много будет связано именно с БД.
  • Знания Python обязательно - вы знакомы с типами данных, функциями. Знаете про библиотеки - панды ваши друзья. Желательно знать какую-либо IDE (PyCharm, VSCode), но не обязательно.

Рекомендуемые системные требования Docker:

  • Процессор: Intel Core i5 8400 Coffee Lake или лучше (в реальности достаточно и i3)
  • Память: 8 ГБ оперативной памяти (в реальности достаточно и 4-5ГБ)
  • Хранение: 20 ГБ SSD (в реальности не менее 10ГБ)

Для того, что вы могли понять, достаточно ли ресурсов вашего компьютера для прохождения курса, уроки с установкой Docker, DataLens, Superset, ClickHouse и Airflow будут доступны бесплатно.

Преподаватели курса

Сертификат курса BI аналитик/Data engineer: быстрый старт

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 288 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • Востребованные работодателями знания
  • Умение работать с самым передовым стеком технологий
  • Понимание процессов большинства компаний
  • Понимание полного жизненного цикла данных
  • Комьюнити единомышленников
  • Помощь наставника
  • Удочку, так как всю инфраструктуру развернем локально, и сможете экспериментировать как угодно
  • Сертификат

Нагрузка

10 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям